

Können vergessene Krypto-Wallets gerettet werden? KI kann zur Unterstützung bei der Suche eingesetzt werden
Autor: Chloe, PANews
Der Kryptomarkt erfreut sich wachsender Beliebtheit, und auch die Vielfalt und Komplexität der Vermögenswerte nimmt zu. Seine Popularität profitiert jedoch auch von mehr Verlusten und Unauffindbarkeit Anzahl der diskutierten Vermögenswerte. Schätzungen zufolge sind aufgrund unerwarteter Ereignisse wie vergessener Passwörter und Hardwarefehler immer noch Hunderte Milliarden Dollar an virtueller Währung auf dem Markt in der Schwebe.
Recherchen zufolge gelten etwa 6 Millionen Bitcoins aus dem Gesamtbestand von 21 Millionen Bitcoins als verloren. Mögliche Gründe sind vergessene Passwörter, Hardwareschäden oder der Tod des Vermögensbesitzers. Und 29 % der Bitcoins haben sich in den letzten fünf Jahren nicht bewegt, wozu natürlich auch Langzeitinvestoren oder Nutzer gehören können, die über einen langen Zeitraum handeln. Tatsächlich gibt es jedoch viele Bitcoins, die einfach deshalb unwiederbringlich sind, weil Benutzer ihre Passwörter vergessen oder sie aufgrund technischer Probleme nicht erhalten können.
Zum Beispiel warf ein Brite, James Howells, versehentlich eine Festplatte mit 7.500 Bitcoins weg. Der aktuelle Wert auf dem Markt liegt natürlich immer noch auf einer Müllkippe CTO Stefan Thomas gab zuvor auch bekannt, dass die 7.002 Bitcoins, die er besaß, im privaten Schlüssel der Hardware-Wallet IronKey gehostet waren, aber er vergaß das Passwort und hatte nur zwei der zehn verbleibenden Möglichkeiten, das Passwort zu erraten und die 7.002 verwahrten Bitcoins werden gelöscht und sind dauerhaft im Schwarzen Loch verloren.
Heutzutage können verlorene digitale Vermögenswerte dank der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz glücklicherweise wiederhergestellt werden. Krypto-Wallet-Wiederherstellungsdienste können Benutzern nun dabei helfen, verlorene Bitcoins oder Ethereum aus Software-Wallets oder Hardware-Wallets wiederherzustellen, unabhängig von der Größe ihres Vermögens.
AI+GPU+Algorithmus
Das erste ist das KI-Trainingsmodell, insbesondere das auf OpenAI basierende GPT-2-Modell wie PASS-GPT, das zur Front-End-Technologie zum Abrufen von Krypto-Assets geworden ist. PASS-GPT kann große Datenmengen über Benutzerverhalten und Passwortmuster analysieren und riesige Datenmengen analysieren. Anhand dieser Daten kann das Modell mögliche Passwortstrukturen und allgemeines Vokabular identifizieren, um die Passwörter vorherzusagen, die Benutzer möglicherweise festlegen, und PASS-GPT kann auch die schrittweise Stichprobentechnologie verwenden, um eine Reihe schwer zu entschlüsselnder Passwortkombinationen zu generieren, was sehr effektiv ist Für Brute-Force-Cracking-Angriffe ist dies besonders wichtig, da dadurch auf effiziente Weise Passwortoptionen generiert werden können, die nicht einfach direkt auszudenken sind, wodurch die Chance auf die Wiederherstellung verlorener Vermögenswerte erhöht wird.
Dem Test zufolge hat PASS-GPT mit seiner schrittweisen Sampling-Technologie eine um 20 % höhere Fähigkeit zum Erraten von Passwörtern als andere Modelle.
Die starke Leistung moderner GPUs und CPUs bietet große Rechenvorteile für die oben genannten KI-Modelle. Heute ist die Synergie von GPU (Graphics Processing Unit) und CPU (Central Processing Unit) zu einem Schlüsselfaktor für die Förderung der Entwicklung künstlicher Intelligenz geworden.
GPUs wurden ursprünglich für die Verarbeitung von Computergrafiken und Spielbildern entwickelt und sind sehr effizient bei der Durchführung umfangreicher paralleler Berechnungen. Das bedeutet, dass GPUs Tausende von Rechenaufgaben gleichzeitig bewältigen können und sich daher sehr gut für „Brute-Force“-Angriffe wie das Erraten von Passwörtern eignen. Bei diesem Angriff probiert der Computer alle möglichen Passwortkombinationen aus, bis er das richtige findet. Da GPUs diese Berechnungen schnell verarbeiten können, werden KI-Modelle wie PASS-GPT in Kombination verwendet, um sowohl Software als auch Hardware auf das höchste Niveau zu bringen und so das gesamte Computersystem leistungsfähiger zu machen.
Schließlich erfordert das Abrufen des Verschlüsselungs-Wallet-Passworts auch die Fähigkeit, den Schutz gegen „Side-Channel Attack (SCA)“ zu stärken. Bei einem Seitenkanalangriff handelt es sich um eine Sicherheitsangriffsmethode, bei der das Passwort nicht direkt geknackt wird, sondern nach Schwachstellen in den Schlüsselinformationen gesucht wird, indem die physikalischen Signale (z. B. Stromverbrauch, elektromagnetische Strahlung) analysiert werden, die entstehen, wenn der Computer Verschlüsselungsvorgänge durchführt. Wenn ein Angreifer beispielsweise subtile Änderungen im Stromverbrauch der Hardware während bestimmter Vorgänge erkennen kann, hat er möglicherweise die Möglichkeit, die ausgeführten kryptografischen Vorgänge oder bestimmte Teile des Schlüssels abzuleiten.
Um Kryptowährungen vor solchen Angriffen zu schützen, entwickeln und setzen viele Experten für KI-Algorithmen neue Strategien und Techniken ein. Dazu gehört die Erhöhung der Zufälligkeit, d. h. das Hinzufügen zufälliger Operationen im Verschlüsselungsprozess, wodurch es für Angreifer schwierig wird, sinnvolle Informationen aus physischen Signalen abzuleiten. Bei der Entwicklung von Algorithmen muss zunächst die Fähigkeit berücksichtigt werden, Seitenkanalangriffen zu widerstehen. Um sicherzustellen, dass die Ausführungsmethode und die Ausführungszeit des Algorithmus nicht von den verarbeiteten geheimen Informationen (wie Passwörtern, Schlüsseln usw.) abhängen, wird schließlich spezielle Hardware verwendet und spezielle Hardwarekomponenten entwickelt, die dies ermöglichen Seitenkanalangriffen kann dadurch entgegengewirkt werden, dass bei verschiedenen Vorgängen die gleiche oder ähnliche Energiemenge verbraucht wird.
Die Sicherheit von Bitcoin und virtuellen Währungen ist wechselseitig. Sie gewährleistet zwar ein gewisses Maß an Sicherheit, kann Sie aber auch daran hindern. Glücklicherweise haben Fortschritte in der KI-Technologie, der Hardware-Rechenleistung und den Algorithmen neue Möglichkeiten eröffnet und Benutzern, die versehentlich ihr Vermögen verloren haben, mehr Hoffnung gegeben.
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Bei der Konvertierung von Zeichenfolgen in Objekte in Vue.js wird JSON.Parse () für Standard -JSON -Zeichenfolgen bevorzugt. Bei nicht standardmäßigen JSON-Zeichenfolgen kann die Zeichenfolge durch Verwendung regelmäßiger Ausdrücke verarbeitet und Methoden gemäß dem Format oder dekodierten URL-kodiert reduziert werden. Wählen Sie die entsprechende Methode gemäß dem String -Format aus und achten Sie auf Sicherheits- und Codierungsprobleme, um Fehler zu vermeiden.

Vue- und Element-UI-kaskadierte Dropdown-Boxen V-Model-Bindung gemeinsame Grubenpunkte: V-Model bindet ein Array, das die ausgewählten Werte auf jeder Ebene des kaskadierten Auswahlfelds darstellt, nicht auf einer Zeichenfolge; Der Anfangswert von ausgewählten Optionen muss ein leeres Array sein, nicht null oder undefiniert. Die dynamische Belastung von Daten erfordert die Verwendung asynchroner Programmierkenntnisse, um Datenaktualisierungen asynchron zu verarbeiten. Für riesige Datensätze sollten Leistungsoptimierungstechniken wie virtuelles Scrollen und fauler Laden in Betracht gezogen werden.

Zusammenfassung: Es gibt die folgenden Methoden zum Umwandeln von VUE.JS -String -Arrays in Objektarrays: Grundlegende Methode: Verwenden Sie die Kartenfunktion, um regelmäßige formatierte Daten zu entsprechen. Erweitertes Gameplay: Die Verwendung regulärer Ausdrücke kann komplexe Formate ausführen, müssen jedoch sorgfältig geschrieben und berücksichtigt werden. Leistungsoptimierung: In Betracht ziehen die große Datenmenge, asynchrone Operationen oder effiziente Datenverarbeitungsbibliotheken können verwendet werden. Best Practice: Clear Code -Stil, verwenden Sie sinnvolle variable Namen und Kommentare, um den Code präzise zu halten.

Um die Zeitüberschreitung für Vue Axios festzulegen, können wir eine Axios -Instanz erstellen und die Zeitleitungsoption angeben: in globalen Einstellungen: vue.Prototyp. $ Axios = axios.create ({Timeout: 5000}); In einer einzigen Anfrage: this. $ axios.get ('/api/user', {timeout: 10000}).

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Verarbeiten Sie 7 Millionen Aufzeichnungen effizient und erstellen Sie interaktive Karten mit Geospatial -Technologie. In diesem Artikel wird untersucht, wie über 7 Millionen Datensätze mithilfe von Laravel und MySQL effizient verarbeitet und in interaktive Kartenvisualisierungen umgewandelt werden können. Erstes Herausforderungsprojektanforderungen: Mit 7 Millionen Datensätzen in der MySQL -Datenbank wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Viele Menschen erwägen zunächst Programmiersprachen, aber ignorieren die Datenbank selbst: Kann sie den Anforderungen erfüllen? Ist Datenmigration oder strukturelle Anpassung erforderlich? Kann MySQL einer so großen Datenbelastung standhalten? Voranalyse: Schlüsselfilter und Eigenschaften müssen identifiziert werden. Nach der Analyse wurde festgestellt, dass nur wenige Attribute mit der Lösung zusammenhängen. Wir haben die Machbarkeit des Filters überprüft und einige Einschränkungen festgelegt, um die Suche zu optimieren. Kartensuche basierend auf der Stadt

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Es gibt viele Gründe, warum MySQL Startup fehlschlägt und durch Überprüfung des Fehlerprotokolls diagnostiziert werden kann. Zu den allgemeinen Ursachen gehören Portkonflikte (prüfen Portbelegung und Änderung der Konfiguration), Berechtigungsprobleme (Überprüfen Sie den Dienst Ausführen von Benutzerberechtigungen), Konfigurationsdateifehler (Überprüfung der Parametereinstellungen), Datenverzeichniskorruption (Wiederherstellung von Daten oder Wiederaufbautabellenraum), InnoDB-Tabellenraumprobleme (prüfen IBDATA1-Dateien), Plug-in-Ladeversagen (Überprüfen Sie Fehlerprotokolle). Wenn Sie Probleme lösen, sollten Sie sie anhand des Fehlerprotokolls analysieren, die Hauptursache des Problems finden und die Gewohnheit entwickeln, Daten regelmäßig zu unterstützen, um Probleme zu verhindern und zu lösen.